Как плохая наука превращается в большой бизнес

Учёные сталкиваются с тревожной тенденцией, которая угрожает самому фундаменту научного прогресса: научное мошенничество превратилось в индустрию. И она растёт быстрее, чем успевают за ней следить легитимные рецензируемые журналы.

Речь уже не идёт об отдельных недобросовестных людях. Мы наблюдаем появление организованного, систематического подхода к научному мошенничеству. Сюда входят «фабрики статей», штампующие шаблонные исследования; посредники, гарантирующие публикацию за деньги; и хищнические журналы, которые полностью обходят систему контроля качества.

Эти организации прячутся за респектабельными вывесками вроде «редакторские услуги» или «академические консультанты». На деле их бизнес-модель строится на коррупции научного процесса.

«Фабрики статей» работают по принципу контент-ферм, заваливая журналы потоками материалов, чтобы перегрузить систему рецензирования. Они практикуют «нацеливание» на журналы — когда множество статей отправляют в одно издание, и «прыжки по журналам» — когда один и тот же материал одновременно подают в разные места. Это игра на количество. Даже если часть таких работ проскочит, мошенническая компания получает прибыль.

Это просто случай, когда учёные ленятся? Ответ гораздо сложнее и тревожнее. Современные исследователи сталкиваются с ограничениями, делающими подобные услуги всё более заманчивыми. Давление «публикуйся или погибнешь» — необходимость постоянно производить новые статьи под угрозой потери финансирования — давно стало проблемой.

Кроме того, правительства по всему миру испытывают финансовые трудности и стремятся сокращать расходы, что приводит к снижению финансирования науки. А меньшее финансирование означает большую конкуренцию.

Это создаёт замкнутый круг для исследователей: чтобы получить финансирование, им нужны публикации, но для проведения достойных исследований им нужно финансирование. Ситуацию усугубляют внешние факторы. Глобализация приводит к тому, что отдельные учёные теряются в океане конкурирующих голосов, и соблазн «сыграть против системы» становится ещё сильнее.

В такой среде обещание гарантированной публикации может казаться спасательным кругом, а не сделкой с дьяволом.

ИИ: ускорение, но какой ценой?

Рост генеративного ИИ турбировал индустрию научного мошенничества. Учёные наблюдают взрывное увеличение количества статей, созданных с помощью ИИ в невиданно высоком темпе. Эти работы используют открытые наборы данных, которые дают лишь поверхностные доказательства. Поспешно сгенерированные статьи несут явные признаки «фабричного» производства: подделка доказательств, манипуляции с данными, нарушения этики и откровенный плагиат.

Если раньше рецензент получал десять статей для конференции или журнала в течение года, то теперь он тонет в 30–40 поданных работах всего за полгода или меньше. И среди этого лавинообразного потока настоящие исследования оказываются погребёнными.

Перегруженные рецензенты в свою очередь сами всё чаще прибегают к инструментам ИИ, чтобы быстро суммировать статьи, выявлять пробелы в доказательствах и даже составлять рецензионные ответы. Так формируется гонка вооружений. Некоторые авторы уже начали вставлять в свои работы скрытые тексты — например, белые буквы на белом фоне или микроскопические шрифты — с инструкциями, как «обмануть» ИИ и заставить его дать статье положительный отзыв.

Система научного рецензирования, которая должна быть главным барьером от мошенничества, тоже переживает кризис. Несмотря на свою важность, этот процесс всегда был медленным: новые идеи требуют внимательного анализа и проверки. История показывает, что рецензирование необходимо, но несовершенно. Даже Альберт Эйнштейн его ненавидел.

Из-за медлительности процесса многие исследователи предпочитают сначала выкладывать свои работы на препринт-платформах, где их можно мгновенно обнародовать. К моменту, когда исследование доходит до научной конференции или журнала, материалы без рецензии уже расходятся по миру. Ожидание официального рецензирования ставит под угрозу возможность учёного первым получить признание за открытие.

Желание быть первым не изменилось со времён Исаака Ньютона, который долго не публиковал свои работы по исчислению, пока Готфрид Лейбниц не успел заявить о приоритете. Но изменился масштаб и системность “обходных путей”.

Рост числа массовых отзывов статей (когда одновременно изымают десять и более работ) ясно показывает: речь идёт не об отдельных случаях, а о проблеме промышленного масштаба. В 1990-е годы массовых отзывов почти не было. В 2020 году их было около 3000, а в 2023 — более 6000.

Для сравнения: в 2023 году отозвали 2000 отдельных статей. Это значит, что массовые отзывы (10+ работ сразу) в три раза превысили количество единичных отзывов.

Путь вперёд

Если бы дело сводилось лишь к устранению отдельных недобросовестных учёных, существующих механизмов, возможно, было бы достаточно. Но сейчас мы сталкиваемся с угрозой всей системе сдержек и противовесов, на которой держится наука. Когда число мошеннических публикаций растёт быстрее, чем легитимная наука, а ИИ-контент перегружает человеческий ресурс рецензирования, нужны новые решения.

Научному сообществу придётся признать: сама структура науки — система публикационных метрик, механизмы финансирования и карьерные стимулы — создала уязвимости, которыми пользуются мошенники.

Пока эти системные проблемы не будут решены, индустрия научного мошенничества будет процветать, подрывая саму основу дела, сделавшего наш мир безопаснее, чище и доступнее. Вопрос стоит не в том, можем ли мы позволить себе исправить систему, а в том, можем ли мы позволить себе этого не делать.

Для того, чтобы быть в курсе новостей в сфере науки, подписывайтесь на наш Telegram-канал.